본 연구는 국내 요양보호사 이직 연구의 지식 구조를 규명하기 위 하여 키워드 네트워크 분석을 적용하였다. 이직을 단일 결과변수로 다루 는 기존 접근에서 벗어나, 연구 담론이 어떠한 주제 구조 속에서 축적 되어 왔는지를 구조적으로 분석하는 데 목적을 두었다. 분석 대상은 KCI, RISS, DBpia에 게재된 요양보호사 이직 관련 논문으로, 제목·초 록·주제어에서 추출한 키워드를 정제·표준화하여 공출현 행렬을 구축하 고 중심성 분석과 군집 분석을 실시하였다. 연구 결과, 국내 요양보호사 이직 연구는 감정노동, 소진, 직무스트 레스 등 정서 요인을 중심으로 구조화되어 있었다. 반면 교육, 정책, 전문성 관련 개념은 연구 네트워크의 주변부에 위치하여 연구 축적이 상 대적으로 부족하였다. 연구 대상은 시설 요양보호사에 편중되어 있었으 며, 재가방문 요양보호사를 대상으로 한 연구는 제한적이었다. 연구 방 법은 설문조사 기반 양적 연구가 대부분이었고, 질적·혼합 연구와 개입 연구는 매우 제한적으로 나타났다. 특히 개입은 개인 요양보호사 대상의 감정 관리 및 스트레스 완화에 국한되어 조직·제도 차원의 접근은 미흡 하였다. 본 연구는 국내 요양보호사 이직 연구가 개인 심리 중심 담론에 편 중되어 있음을 구조적으로 제시하였다. 향후 연구에서는 조직, 정책, 제 도 차원의 접근으로 확장하고, 장기적 인력 관리 전략과 실증적 정책 평가를 반영한 연구가 병행될 필요가 있다.

엔트로피 지표(섀넌 엔트로피, 지니계수, 허시만-허핀달지수)와 경제복잡성 (ECI) 지표, 네트워크 분석을 활용하여 국내 반도체 산업의 구조를 실증적으로 분석하였다. 엔트로피 지표를 산업의 계열화/전문화와 연계하고 ECI와 엔트로피 지표의 특성을 상호보완 적으로 활용하는 새로운 접근을 시도하였다. 전국 단위로 반도체 산업 관련 업종에 해당하는 기업을 추출하여 기업 홈페이지 및 소개자료 등을 통해 반도체 산업 가치사슬 중 어느 부분에 해당하는지를 분류하는 작업을 실시하였으며, 최종적으로 2,957개 기업을 후공정, 전공정, 소재, 부품, 장비, 설계 기업으로 분류하여 특정하였다. 이 중 중 거래관계를 추출 가능한 1,212개 기업의 66,210개 거래관 계망 정보를 활용하여 실증 연구를 진행하였다. 국내 반도체 산업의 거래 네트워크는 무척도성, 작은세상 특성, 모듈성, 계층성을 모두 보이는 소수 핵심기업 중심 계열화된 네트워크였다. 국내 반도체 산업의 두 가지 구조변화 (2020년 거래관계망 계열화, 2023~2024년 복잡성지수 추세 반전)등을 식별할 수 있었다. 2018~2024기간 동안 국내 반도체 산업은 점차 전문화되는 추세였으나 2020년에 일시적 으로 계열화 추세를 보였다. 소·부·장 산업은 비교적 전문화되어 있고 전공정·설계는 계열 화되어 있었다. 광역지자체별로 살펴보면 경기·충남·충북 등 전통적 반도체 산업 중심 지의 계열화 수준이 높았으나, 경제복잡성 지수는 경남·부산에서 높게 나타났다. 경남·부산· 광주 등의 경제 복잡성 지수의 약진, 경기·충남·충북의 경제 복잡성 지수 부진은 2023~2024년에 두드러지게 나타났으며, 지역별 기업 영업이익률과도 양의 상관관계를 나타냈다. 2023년 이후 AI반도체, 전력반도체 육성정책과의 관련성에 대한 심층적인 분석이 필요하다. 최종적으로 비수도권 균형발전 관점 반도체 혁신정책의 효율성을 일정 부분 입증할 수 있었다.

This study compared the discourse structure of ‘Plant-based milk’ between A (2015~2017) and B (2022~2024) using Korean web texts. After applying uniform preprocessing to sources from Naver, Daum, and Google, the frequency, centralities, and the structural properties of the network on the top-30 nodes were investigated. The QAP correlation was calculated on a weighted co-occurrence adjacency matrix constructed from the 17-node intersection and assessed structural reconfiguration via CONCOR. The hub formed by milk, plant-based, and protein persisted while the edges and density increased from 240 to 266 and from 0.276 to 0.306, respectively. QAP yielded r=0.793 and p=0.001, indicating significant similarity in network-wide tie-strength patterns. In addition, CONCOR showed the foregrounding of segmented product lines and market, use, and menu contexts implying a reallocation of the periphery.

Smart factory technology, a core component of the Fourth Industrial Revolution, demonstrates significant disparities in technological development across countries. To quantitatively assess these international technology gaps, this study proposes an integrated analytical framework that combines text mining-based topic modeling and social network analysis (SNA), using global smart factory-related patent data from 2017 to 2023. Approximately 4,300 patent documents (titles and abstracts) were collected through the GPASS system and preprocessed. Through Latent Dirichlet Allocation (LDA) modeling with optimized hyperparameters, major technology topics were identified. Semantic interpretation using ChatGPT and expert review enabled the assignment of precise topic labels, which were further mapped to CPC (Cooperative Patent Classification) codes to construct a standardized technology taxonomy. Subsequently, the network structures of topic and classification nodes were analyzed by country (China, the United States, and South Korea), and the relative importance of key technology areas was evaluated using centrality metrics such as degree, closeness, betweenness, and eigenvector centrality. The analysis revealed that, globally, the most central technology areas include manufacturing process management and control, IoT and data-driven decision making, and facility-based process optimization. At the national level, China showed a strategic focus on technologies related to product quality improvement and cost reduction, South Korea emphasized IoT-enabled technologies and equipment-level optimization, while the United States prioritized control systems and data-driven project management. By utilizing patent-based textual data, this study offers a novel methodology for quantitatively diagnosing structural differences in national technological capabilities. The proposed framework provides valuable insights for country-specific R&D planning and strategic decision-making in the field of smart manufacturing.

본 연구는 네트워크 분석 기법을 적용하여 색상(Color), 소재(Material), 가공기술(Technique) 간 조합을 체계적으 로 탐색하고 분석하는 것을 목적으로 한다. 한국디자인진흥원의 CMF HOW’S 아카이브 데이터를 기반으로 C–M–T 통합 네트워크를 구축하고, 이분 네트워크 분할과 투영(Projection) 분석을 통해 구조적 특성과 조합 양상을 정량적으 로 도출하였다. 중심성, 밀도, 군집 계수, 모듈러리티 지표를 활용한 결과, 색상은 다양한 소재⋅기술과 폭넓게 결합 되는 유연성을 보였고, 소재는 가공기술 선택을 제약하거나 반복적 조합을 형성하는 핵심 요소로 확인되었다. 일부 소재는 높은 중심성을 보여 다수의 색상⋅기술과 연결된 반면, 다른 소재는 제한적 적용성을 나타냈다. 또한 모듈러 리티 분석을 통해 유사한 가공 전략을 공유하는 조합군이 식별되어, 제품군별 설계 전략이나 공정 최적화로 확장될 수 있음을 시사한다. 전문가 인터뷰에서는 본 분석틀이 CMF 기획 및 실무 의사결정에서 활용 가능한 참조 지표로 평가되었으며, 향후 친환경 규제 대응, 산업군 비교, 제품군 사례 분석 등으로 확장 가능성이 제시되었다. 본 연구는 CMF 데이터를 구조 화하여 조합 경향을 객관적으로 이해하고, 디자인 실무에 적용 가능한 분석 도구를 제시한다는 점에서 학술적⋅실무 적 의의를 갖는다.

Passive acoustic monitoring (PAM) has emerged as an effective tool for studying underwater soundscapes and monitoring marine organisms. In this study, the biological sounds of three fish species that mainly inhabit or occur in the Korean coastal oceans, brown croaker (Miichthys miiuy), Pacific cod (Gadus macrocephalus), and small yellow croaker (Larimichthys polyactis) were recorded using the PAM method. The possibility of automatic classification was evaluated using a deep learning-based convolutional neural network (CNN) model based on the measured data. The biological fish sounds were recorded using hydrophones in the sea cage environments. The three fish species data were converted into spectrogram images and used as input for training and evaluating the CNN model. Gaussian noise was added to the test data to simulate low signal-to-noise ratio (SNR) environments. The model achieved high classification performance, with F1-score of about 96% on raw data and about 77% accuracy under signal-to-noise ratio conditions. These results suggest that CNN-based models be adequate for fish sound classification, even in acoustically complex underwater environments. Applying CNN models to classify and detect fish sounds can improve the automation and efficiency of PAM-based acoustic analysis, thereby improving the monitoring of fish populations, resource assessment, and ecological management in the future.

확률론적 지진 안전성 평가(Probabilistic Safety Assessment)를 위해서 고장수목(Fault Tree) 기반 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN) 방법론이 제안된 바 있다. 해당 방법론은 시스템 구성요소들을 확률변수로 가정하고 변수들의 상관관계를 네트워크로 구축한 후, 변수들에 다양한 정보들을 입력함으로써 유연한 시스템 의사결정 수행이 가능하다는 장점이 있다. 그런데 이러한 시스템 평가를 위해서는 개별 요소들의 취약도 정보는 필수적이나, 플랜트 관련 설비들의 취약도 정보는 매우 한정적이다. 따라서, 우선적으 로 문헌조사를 수행하였고 Federal Emergency Management Agency(FEMA)에서 전체 시스템과 더불어 다양한 구조물 및 설비들의 취 약도 정보를 제공함을 확인하였다. 본 연구에서는 FEMA에서 제공하는 시스템 취약도와 개별 요소들의 취약도 정보를 기반으로 BN 을 통해 도출한 시스템 취약도를 비교･분석하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 세 규모의 가스플랜트 Plot Plan을 정의하였고, 이에 대 응하는 BN 모델을 이용하여 시스템 취약도를 산출하였다. 세 규모에 대해 도출한 시스템 취약도와 FEMA에서 제공한 시스템 취약도 를 비교한 결과, 도출된 취약도가 보수적으로 산정됨을 확인하였고, 추가적으로 구축된 BN의 개별 설비들의 취약도 손상 상태 (Damage State, DS)를 변경해가면서 시스템 취약도를 산출한 결과 역시 FEMA에서 제시한 값보다 보수적임을 확인하였다. 이는 시스 템의 고장을 정의하는 DS 차이로 인한 결과이며 플랜트마다 모델링을 기반으로 하는 시스템 취약도 산출이 필요한 것으로 이해할 수 있다.

본 연구는 국가 제조업 경쟁력 강화를 위한 핵심 R&D 사업인 소재부품 기술개발사업을 중심으로 산학연 공동연구 네트워크의 구조적 특성을 분석하고, 각 참여 주체들의 역할과 관계를 규명하여 시사점을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 최근 5년간 (2020년~2024년) 수행된 소재부품기술개발사업의 공동연구 과제 565건을 대상으로 소셜 네트 워크 분석(Social Network Analysis, SNA)을 수행하였다. 분석 결과, 소재부품기술개발사업의 공동연구 네트워크는 1,262개 기관과 2,048개 협력관계로 구성된 중심-주변부 구조를 가지고 있으며, 산학연 협력(49.4%)이 가장 많은 비중을 차지하였다. 전체 네트워크에서 일부 연구 기관이 지식 공급과 확산을, 기업은 주로 지식의 흡수와 통합 역할을 수행하는 구조를 보였다. 대학은 산업계와 연구계 사이에서 지식의 흐름을 중개하는 핵심 역할을 담당하고 있는 것으로 나타났다. 협력 유형별 분석 결과, 지식의 생산, 통합, 중개 역할을 담당하는 주체가 뚜렷하게 구분되었다. 산학연 협력과 산연 협력에서는 공공 연구기관이 지식 생산 및 확산의 중심 주체로 기능하는 반면, 산학 협력에서는 대학과 대기업이 네트워크의 핵심 허브로 작용하고 있다. 산산 협력에서는 소수의 대기업 중심의 위계적 구조가 두드러졌다. 중개 역할 또한 협력 유형에 따라 상이하게 나타나, 산학연과 산학 협력에서는 대학이, 산연 협력에서는 전문 연구 기관이, 산산 협력에서는 대기업이 지식 가교로서 기능을 수행하고 있음을 확인하였다. 기술 분야별 분석 결과, 전기·전자(33.6%), 기계·소재(27.1%), 화학(20.9%) 분야가 주요 영역으로, 가장 활발한 협력이 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 정보통신 및 지식서비스 분야는 상대 적으로 작은 규모이지만 높은 네트워크 밀도를 보였다. 기술 분야별로 주도적 역할을 담당하는 기관 유형에 차이가 나타났는데, 전통적 제조업 기반 분야(기계·소재, 화학, 전기·전자)에서는 공공 연구기관이, 융합연구 기반 분야(정보통신, 바이오·의료)에서는 기업이 지식 생산을 주도 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 소재부품 분야 산학연 협력 네트워크의 구조적 특성을 종합 적으로 분석함으로써, 분야별 맞춤형 협력 모델 개발, 핵심 연구기관 지원 강화, 중소기업의 네트워크 참여 활성화 등의 정책적 시사점을 제시하였다.

목적 : 본 연구는 장애아동을 대상으로 수행된 보조기술 및 보조공학기기 관련 국내 학술연구의 구조적 특성과 연구 경향 을 체계적으로 분석하고, 이를 통해 향후 연구 및 임상적 적용에 대한 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 연구방법 : 2020년부터 2025년까지 KCI 등재 학술지에 수록된 장애아동 보조공학 관련 논문 135편을 대상으로, 네트워크 텍스트 분석 기법을 활용하였다. NetMiner 4.0 프로그램을 통해 주요 주제어 간의 연결 중심성과 응집 구조를 분석하였으 며, 중심 구조 분석에서는 연결 중심성 지수를, 응집 구조 분석에서는 커뮤니티 분석 및 Modularity 지수를 적용하였다. 결과 : 분석 결과, ‘보조기술’, ‘언어중재’, ‘연구방법’, ‘사법적 개입’, ‘지역사회’ 등의 주제어가 높은 연결 중심성을 보이며 전체 네트워크의 중심을 형성하였다. 응집 구조 분석을 통해 총 5개의 주요 주제어 군집이 도출되었으며, 각각은 통합교 육과 임상중재, 보조기기의 물리적 특성, 제도 및 환경적 요인, 가족 및 심리사회적 지원, 인지적 장애 대상자의 중재 등 다양한 실천 및 학문적 접근을 반영하고 있었다. 결론 : 국내 보조기술 관련 연구는 단순한 기기 중심의 논의에서 벗어나, 기능 회복, 사회참여, 제도적 지원, 가족 중심 접근 등으로 다층화되고 있으며, 이는 작업치료 및 재활 전문 영역에서 보조공학의 적용 가능성을 확장하고 있음을 보여 준다. 향후 연구는 사용자 맞춤형 설계뿐 아니라, 환경 및 심리사회적 요소를 포함한 통합적 모델의 실증적 검증과 다학 제적 협력을 기반으로 한 정책적·임상적 연계 강화가 요구된다.

다상 유도 전동기는 전력 변환 효율이 높은 전동기이다. 이와 같은 고효율 전동 기는 다양한 산업의 전기 수요가 증가하면서 더 필요한 상황이다. 이러한 상황에서 기업이나 국가가 적절한 전략을 세우기 위해 다상 유도 전동기 기술의 현 위치 확인과 미래 예측이 필 요하다. 다상 유도 전동기의 현 위치 파악과 미래 기술을 탐색하기 위해, 본 연구는 특허 네 트워크 경로 분석을 1902년부터 2024년까지의 특허 중 기술분류명(CPC H02K17/12 : 다상 비동기 유도전동기)에 적용한다. 그 결과, 미국과 유럽 기업이 전반적인 기술 개발을 주도하 였으며, 2010년 이후 중국 기업이 기술 개발을 급격히 늘렸음을 확인하였다. 네트워크 군집 분석 결과, 기계적 구조 개선 기술(전기 권선 및 극수 변환), 전기적 연결 기술(전류 파형 및 순서 변경), 스마트 융합 기술(센서+전기제어+전동기 구조 개선)의 세 가지 군집이 확인되었 다. 핵심 기술 경로 분석 결과, 일반적으로 인식하는 경쟁 우위 기업과 실제 기술적 영향력이 있는 기업 간의 차이가 존재했다.

본 연구는 중소벤처기업부가 추진하는 정책사업인 로컬콘텐츠 중점대 학을 중심으로, 최근 2년간 온라인에서 형성된 담론의 구조와 사회적 수 용 양상을 소셜 빅데이터 분석을 통해 규명하는 데 목적이 있다. 이를 위해 네이버와 다음의 블로그, 뉴스, 웹문서 등 다양한 채널에서 수집한 데이터를 기반으로 텍스트 마이닝(단어빈도, TF-IDF, N-gram), 개체명 인식, 2-mode 매트릭스 분석, 감성 분석, CONCOR 분석, LDA 토픽모 델링 및 의미기반 클러스터링을 수행하였다. 분석 결과, ‘대학’, ‘콘텐츠’, ‘창업’, ‘지역’, ‘지원’ 등 핵심어를 중심으로 한 의미구조가 형성되어 있 었으며, 담론은 대체로 긍정적 정서를 포함하고 있었다. 또한 대학, 지역 기관, 중소기업 간 협력 네트워크가 주체별로 상이한 양상을 보이며 다 층적 실행 구조를 보여주었다. 본 연구는 로컬콘텐츠 중점대학의 사회적 인식과 정책적 함의를 담론 기반으로 조망함으로써, 향후 제도 설계 및 지역혁신전략 수립에 기초자료를 제공하고자 한다.

글로벌화 이후에도 하도급생산시스템은 시장주의자의 예상과 반대로 여러 산업에 걸쳐 여전히 편재 (遍在)하고 있는데 이는 이 準기업형태를 통해 형성된 사회관계로 축적된 경험과 기억이 구성원들 사이의 섬세한 의사소통체계를 만들며 이를 토대로 구축된 여러 루틴이 기업의 실행능력을 높이기 때문이다. 본 연구는 하도급기업의 인사이론 개발을 위해 이들 기업 간 협력과 성과에 대하여 협력적 거래정책이 반영 된 전략적 파트너십 지향 인사관리모델 관점에서 예측하고 WPS2017, 2019, 2021을 이용하여 검정하였다. 분석결과, 첫째 협력적 하도급거래정책 초기치와 혁신활동 초기치 간 정(+)의 회귀관계가 있는 것으로 검정되었다. 시간에 따른 협력적 하도급거래정책 변화와 혁신활동 변화 간 정(+)의 회귀관계가 있는 것으로 나타났다. 둘째 시간에 따른 혁신활동 변화와 영업이익률 변화 간 정(+)의 회귀관계가 있는 것으로 분석 되었다. 셋째 시간흐름에 따른 협력적 하도급거래정책 변화와 혁신활동 변화 및 영업이익률 변화 사이의 완전매개모델은 통계적 유의성이 검출되었다. 이는 협력적 생산네트워크가 시장논리로 자율적 적응이 적 용된 경우와 달리 인간동기를 개인적 이윤동기에서 사회적 차원으로 수정하면서 관련 메커니즘을 작동시 킨다는 점을 시사한다. 향후연구는 기업 간 협력과 성과를 설명하는 여러 경합이론을 균형있게 고려한 통합적 시각을 통해 하도급생산네트워크를 면밀히 관찰하고 이들을 둘러싼 다양한 상황들에 대한 실증분 석이 필요하다.

Recently, as informatization of transactions and digitization of product itself progress, the influence of network externalities is increasing. The reason why network externalities receive so much attention is that they fundamentally lead to fierce price competition between products. Following this trend, in this paper, we study the effect of quality and compatibility on the price competition between products under network externalities. To do this, we first present a new market model incorporating quality, network externalities and compatibility. Based on the presented model, the Nash and Stackelberg equilibrium solutions are derived and analyzed numerically. The results can be summarized as follows: First, when the quality difference between products is small, the Nash method of pricing is optimal, whereas when the quality difference is large to some extent, the Stackelberg method of pricing is optimal. Second, in the case of the low quality product, it was shown that there are situations where it is necessary to intentionally lower its own quality for more profit. Third, it was also shown that compatibility mitigates the effects of network externalities.